Uma equipa de investigadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra (FCT-UC) está a desenvolver um sistema de inteligência artificial (IA) e machine learning para monitorizar e reduzir a pegada ambiental do sector agrícola. O projeto Pegada 4.0 é liderado pela Universidade de Évora e conta com financiamento do Plano de Recuperação e Resiliência (PRR).

O foco é em cinco indicadores essenciais: emissões de dióxido de carbono, recursos hídricos, poluição difusa, paisagem e biodiversidade. Neste projeto de colaboração, à FCT-UC cabe a responsabilidade de dirigir a investigação à biodiversidade, incentivando a sua preservação e crescimento nos terrenos agrícolas envolvidos. Catarina Silva, professora e investigadora do Centro de Informática e Sistemas da UC (CISUC), explica que a abordagem adotada envolve a monitorização contínua da biodiversidade, com recolha e processamento de dados sobre espécies e a sua evolução ao longo do tempo.

A equipa da FCT-UC concentra-se na recolha de dados multimodais, incluindo medições de temperatura e humidade, imagens de insetos e plantas, e registos sonoros de aves, entre outros. O objetivo é, garante a UC em comunicado, "integrar e analisar estas informações" para "identificação automática das espécies e deteção de novas ao longo do tempo". Para isso são utilizados modelos de IA dinâmicos.

Este processo quer dar aos agricultores uma ferramenta eficaz para compreenderem o impacto ambiental das suas práticas, mas também para que seja possível adaptarem-nas a uma gestão mais sustentável.

O projeto Pegada 4.0 conta com a colaboração de 20 parceiros agrícolas e diversas herdades, bem como da empresa Agroinsider, ligada à Universidade de Évora. A participação ativa destes intervenientes permite a recolha de dados em larga escala, o que possibilita uma análise mais aprofundada dos impactos ambientais das atividades agrícolas.

Aplicação SmartAg: um aliado tecnológico

Dinis Costa, estudante do Departamento de Engenharia Informática (DEI) envolvido na investigação, destaca a importância da "SmartAg", uma aplicação desenvolvida no âmbito do projeto que possibilita aos agricultores submeterem imagens e sons em tempo real para análise científica. "A app permite registar evidências das espécies, indicando a sua identificação, localização geográfica e horário da observação", explica.

A aplicação integra-se com as armadilhas de insetos instaladas nas áreas de estudo, que captam imagens para a identificação automática de espécies. A IA do sistema classifica as imagens e apresenta sugestões aos agricultores, que apenas necessitam de validar se a identificação está correta, contribuindo assim para o aperfeiçoamento contínuo dos modelos.

Bernardete Ribeiro, docente do DEI e investigadora do CISUC, sublinha que este projeto representa um avanço significativo na agricultura de precisão. "Estamos a apostar em modelos de IA e machine learningdinâmicos, mas queremos garantir que são implementados em hardware de baixo custo, para que o processo seja acessível e eficiente desde a conceção até à implementação no terreno", destaca a investigadora.

A investigação avalia ainda o impacto das alterações da paisagem na diversidade biológica e demonstra como a gestão sustentável pode beneficiar o ecossistema agrícola. Os modelos de IA já estão a ser testados no terreno e a equipa da FCTUC trabalha para consolidar estas tecnologias na prática agrícola diária.

"Com esta abordagem inovadora, espera-se que a agricultura portuguesa se torne mais eficiente e amiga do ambiente, estabelecendo um novo padrão para a gestão agrícola sustentável", conclui a equipa.